基于云代驾的无人机控制方法与流程

1.本发明属于汽车控制技术领域，更具体地，涉及一种基于云代驾的无人机控制方法。


背景技术：

2.远程控制技术是当今国内外研究的重要前沿课题。福特公司利用当时的通信技术对几千英里外的汽车进行了遥控驾驶的测试，车辆无需物理机制来控制油门、方向盘和制动踏板，只需要使用显示器、模拟方向盘和模拟汽车踏板，就能够实现远程代驾。同时，目前已存在利用无人机跟随车辆上方以实时收集车辆所处外部环境，并将环境信息发送至车辆内部的技术，从而方便车辆进行无人驾驶。例如专利号cn111256713a-一种车辆自动驾驶的辅助方法和辅助系统。
3.然而，利用无人机辅助车辆进行无人驾驶时往往采用一对一的关联机制，即无人机的投放和回收始终伴随车辆并保持紧密关联。为了早日实现无人机监控代驾领域的商业化发展，未来将设立大量的无人机站及无人机，若用户在短时间内急需代驾，如何经济高效地利用无人机满足用户需求是亟需考虑的问题。


技术实现要素：

4.针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供一种基于云代驾的无人机控制方法。
5.一种基于云代驾的无人机控制方法，包括以下步骤：
6.接收用户代驾需求指令，所述用户代驾需求指令至少包括当前指令发出时刻、代驾起始时刻、代驾起始位置和代驾终点位置；
7.根据所述用户代驾需求指令，确定在所述代驾起始时刻前到达所述代驾起始位置用时最短的目标无人机。
8.在一个实施例中，根据所述用户代驾需求指令，确定在所述代驾起始时刻前到达所述代驾起始位置用时最短的目标无人机的步骤包括：
9.从无人机站中确定所述目标无人机；
10.若从无人机站无法确定所述目标无人机，则从飞行状态的无人机中确定所述目标无人机；或者
11.从飞行状态的无人机中确定所述目标无人机；
12.若飞行状态的无人机中无法确定所述目标无人机，则从无人机站中确定所述目标无人机。
13.在一个实施例中，从无人机站中确定所述目标无人机的步骤包括：
14.根据所述代驾起始位置，确定待选无人机站；
15.根据所述待选无人机站内的无人机到达所述代驾起始位置的第一飞行时长，确定目标无人机站；
16.在所述目标无人机站内确定所述目标无人机。
17.在一个实施例中，根据所述待选无人机站内的无人机到达所述代驾起始位置的第一飞行时长，确定目标无人机站的步骤包括：
18.根据所述待选无人机站的位置和所述代驾起始位置，规划无人机从所述待选无人机站移动至所述代驾起始位置的第一飞行路线；
19.根据所述无人机的飞行速度和所述第一飞行路线，确定所述第一飞行时长；
20.根据所述当前指令发出时刻和所述代驾起始时刻确定用户等待时限，若所述第一飞行时长小于或等于所述用户等待时限，将所述第一飞行时长最小值对应的所述待选无人机站确定为目标无人机站，若各所述待选无人机站对应的所述第一飞行时长均大于所述用户等待时限，则无法确定目标无人机。
21.在一个实施例中，在所述目标无人机站内确定所述目标无人机步骤之前还包括：
22.根据所述代驾起始位置和所述代驾终点位置，确定车辆的行驶预计时长；
23.根据所述第一飞行时长和所述行驶预计时长，确定无人机所需的最低工作耗电量。
24.在一个实施例中，在所述目标无人机站内确定所述目标无人机的步骤包括：
25.获取当前所述目标无人机站内各所述无人机的留存电量及站内状态，所述站内状态包括空闲状态和充电状态；
26.在空闲状态下的无人机中，选择将留存电量与所述最低工作耗电量之差最大值对应的所述无人机确定为所述目标无人机，若在空闲状态下的无人机中的各留存电量均小于所述最低工作耗电量，则无法确定目标无人机。
27.在一个实施例中，从飞行状态的无人机中确定所述目标无人机的步骤包括：
28.根据所述代驾起始位置，确定飞行状态的待选无人机；
29.根据所述待选无人机到达所述代驾起始位置的第二飞行时长，确定目标无人机。
30.在一个实施例中，根据所述待选无人机到达所述代驾起始位置的飞行时长，确定目标无人机的步骤包括：
31.根据所述待选无人机的当前位置和所述代驾起始位置，规划所述待选无人机的第二飞行路线；
32.根据所述待选无人机的飞行速度和所述第二飞行路线，确定第二飞行时长；
33.根据所述代驾起始位置和所述代驾终点位置，确定车辆的行驶预计时长；
34.根据所述第二飞行时长和所述行驶预计时长，确定各所述待选无人机的最小工作耗电量；
35.根据所述待选无人机的留存电量、所述第二飞行时长和所述最小工作耗电量，确定所述目标无人机。
36.在一个实施例中，根据所述待选无人机的留存电量、所述第二飞行时长和所述最小工作耗电量，确定目标无人机的步骤包括：
37.将满足所述留存电量大于所述最小工作耗电量，且所述第二飞行时长最小值对应的所述待选无人机作为所述目标无人机，若各所述待选无人机的留存电量均小于所述最小工作耗电量，则无法确定所述目标无人机。
38.在一个实施例中，确定在所述代驾起始时刻前到达所述代驾起始位置用时最短的
目标无人机之后还包括步骤：
39.所述目标无人机在监控时，在响应云代驾驾驶员端的视野需求之后，调整所述目标无人机的飞行高度。
40.总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
41.上述基于云代驾的无人机控制方法，接收用户代驾需求指令，用户代驾需求指令至少包括当前指令发出时刻、代驾起始时刻、代驾起始位置和代驾终点位置；根据用户代驾需求指令，确定在代驾起始时刻前到达代驾起始位置用时最短的目标无人机，能够根据用户需求选择最快到达的无人机并完成监控，经济高效。
附图说明
42.图1是本技术实施例提供的基于云代驾的无人机控制方法的流程示意图
43.图2是本技术实施例提供的一个云代驾场景的示意图
44.图3是本实施例提供的一种基于云代驾的无人机的控制装置的结构示意图
45.图4是本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
46.在所有附图中，同样的附图标记表示相同的技术特征，具体为：
47.31-用户代驾需求指令模块；32-目标无人机模块；33-飞行高度模块；
48.1000-电子设备；1001-处理器；1002-通信总线；1003-用户接口；1004网络接口；1005-存储器。
具体实施方式
49.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
50.本技术实施例提供的基于云代驾的无人机控制方法可适用于地图、导航、自动驾驶、智能车辆控制、车联网、智能交通以及云计算等领域，如可适用于交通领域中的智慧交通系统(intelligent traffic system，its)以及智能车路协同系统(intelligent vehicle infrastructure cooperative systems，ivics)。
51.本技术实施例提供的基于云代驾的无人机控制方法可由服务器执行，也可以由终端执行。其中，服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表、车载终端、智能电视等，具体可基于实际应用场景需求确定，在此不做限制。
52.参见图1，图1是本技术实施例提供的基于云代驾的无人机控制方法的流程示意图。如图1所示，本技术实施例提供的基于云代驾的无人机控制方法具体可包括如下步骤：
53.s11、接收用户代驾需求指令。
54.用户能够通过智能手机向服务器发送代驾需求指令，用户代驾需求指令包括当前指令发出时刻、代驾起始时刻、代驾起始位置和代驾终点位置。
55.可选地，当前指令发出时刻根据智能手机进行确定，可选地，通过ntp(network time protocol)协议获得标准时间。ntp协议即为网络时间传输协议，广泛应用于以太网设备之间的时间同步。
56.代驾起始位置根据用户在相应代驾app上操作，可以理解的是，代驾app上集成有服务地图，在该地图上能够显示用户当前位置，还能够确定代驾起始位置和代驾终点位置。代驾起始位置和代驾终点位置在服务地图上的标记不限于插旗、红点等醒目图案。
57.本技术实施例提供的基于云代驾的无人机控制方法适用于无人机监控的云代驾场景。该场景下，驾驶员能够利用通信技术(例如4g\5g网络)对无人车进行远程控制，用户提出代驾请求后，一台无人机飞至一辆无人车上方，无人机对该无人车所处道路环境进行实时投放，驾驶员能够根据实时投放的画面控制汽车。同时，当设立大量的无人机站及无人机，满足用户在短时间内急需无人驾驶的要求，使远程代驾服务更经济化。
58.图2是本技术实施例提供的一个云代驾场景的示意图，如图2所示，该场景下具有多条道路及道路两旁的建筑物，无人车行驶在道路上用于承载用户实现代驾，无人机能够在道路上方一定高度飞行，并能够跟随无人车，对无人车所处道路环境进行实时投放，驾驶员位于图示道路环境以外的较远区域，例如自己家或办公室，驾驶员能够获得无人机的投放画面以对所控制的无人车进行控制，无人机还能够回收至任意一个无人机站内进行充电或充满电后原地待命。可以理解的是，该云代驾场景可设置在城镇也可以设置在乡村，无人车、无人机和无人机站均根据需求设置有多个。由于城市可能需求更旺盛，可选的，无人机站的遍布密度可参考快递柜的遍布密度。
59.步骤s11后进行步骤s12、根据用户代驾需求指令，确定在代驾起始时刻前到达代驾起始位置用时最短的目标无人机。
60.用户需要短时间内安排无人驾驶时，在安排就近车辆迅速前往代驾起始位置时，还需要使无人机也及时前往代驾起始位置。确定出目标无人机后，能够在代驾起始时刻前到达代驾起始位置用时最短，合理利用无人机和无人机站，满足经济要求和效率要求。
61.步骤s12的目的是确定目标无人机，本实施例中，提供了两种方案，方案一是先从无人机站中确定是否存在可用无人机，并作为目标无人机，如果无人机站内并无可用无人机，即无法确定出目标无人机，再从飞行状态的无人机中，调取一台无人机作为目标无人机。这个方案可以适用于区域内备有大量的无人机站，无人机站内有足量的无人机，这样先从无人机站内确定目标无人机，就减小了单个无人机的工作时长，相对延长无人机的适用寿命。方案二是从飞行状态的无人机中，调取一台无人机作为目标无人机。如果暂时无法确定目标无人机，再从无人机站中确定是否存在可用无人机，并作为目标无人机。这个方案可适用于区域内无人机站不多，同时无人机的续航能力能够满足长时间飞行，并且在飞无人机的机动灵活性相比从无人机站飞出更高，到达目标区域可以更快。
62.本实施例，以方案一进行说明，步骤s12包括：
63.s121、从无人机站中确定目标无人机。若从无人机站无法确定目标无人机，则继续步骤s122、从飞行状态的无人机中确定目标无人机。
64.步骤s121包括：
65.s1211、根据代驾起始位置，确定待选无人机站；
66.s1212、根据待选无人机站内的无人机到达代驾起始位置的第一飞行时长，确定目
标无人机站；
67.s1213、在目标无人机站内确定目标无人机。
68.步骤s1211中，根据代驾起始位置选择一块区域，在该区域内确定待选无人机站。结合图2，在以代驾起始位置a1为中心、半径为r限定出一个圆形区域，将该圆形区域内的无人机站作为待选无人机。可以理解的是，半径r的范围根据实际布局无人机站的密度进行适应性选择，本实施例中，半径r的范围为3公里-5公里，优选为5公里。
69.当然，本实施例中并不限制区域的限定方法，还可以以代驾起始位置a1为中心的正方形或其他正多边形的区域。
70.如图2所示，在以代驾起始位置a1为中心、半径r为5公里内的圆形区域内，存在无人机站b1和无人机站b2，并且可以看出，无人机站b3并不在圆形区域内，因此无人机站b3不作为待选无人机站。
71.结合图2，步骤s1212中，根据无人机站b1和无人机站b2内的无人机到达代驾起始位置的第一飞行时长，确定目标无人机站。即在两个无人机站中选择更合适的无人机站作为目标无人机站。
72.步骤s1212具体包括：根据待选无人机站的位置和代驾起始位置，规划无人机从所述待选无人机站移动至所述代驾起始位置的第一飞行路线；根据无人机的飞行速度和第一飞行路线，确定第一飞行时长；根据当前指令发出时刻和代驾起始时刻确定用户等待时限，若第一飞行时长小于或等于用户等待时限，将第一飞行时长最小值对应的待选无人机站确定为目标无人机站。
73.需要说明的是，若各待选无人机站对应的第一飞行时长均大于用户等待时限，则无法确定目标无人机。之后进行步骤s122、从飞行状态的无人机中确定目标无人机。
74.步骤s1212具体包括：首先以无人机站b1的位置和代驾起始位置a1规划出无人机从无人机站b1移动至代驾起始位置a1的飞行路线l11，并且，经过计算飞行路线l11的长度为4公里。以无人机站b2的位置和代驾起始位置a1规划出无人机从无人机站b2移动至代驾起始位置a1的飞行路线l12，并且，经过计算飞行路线l12的长度为4.75公里。
75.需要说明的是，飞行路线l11以及飞行路线l12的处理顺序并不限制，可同时进行，也可先后进行。
76.需要说明的是，在利用地图信息时，地图信息可以包括周围建筑物的高度、长度和宽度，若周围建筑物的高度较低，规划的飞行路线能够为直线，即地图上的由代驾起始位置a1的第一飞行路线l11两点确定的直线。若建筑物的高度较高，无人机需要绕过建筑物，则飞行路线为折线或曲线。
77.需要说明的是，规划飞行路线可基于计算机技术以及云计算等方式进行。其中，云计算是网格计算(grid computing)、分布式计算(distributed computing)、并行计算(parallelcomputing)、效用计算(utility computing)、网络存储(network storagetechnologies)、虚拟化(virtualization)、负载均衡(load balance)等传统计算机和网络技术发展融合的产物，基于云计算可提升本技术实施例中的数据处理和计算效率。
78.之后以确定的第一飞行路线对应的长度除以无人机的飞行速度，分别计算得到两个无人机站中的无人机飞向代驾起始位置a1的第一飞行时长。本实施例中，无人机的平均
速度设置为25m/s，因此，无人机站b1的无人机到达代驾起始位置a1的第一飞行时长为160秒，无人机站b2的无人机到达代驾起始位置a1的第一飞行时长为190秒。需要说明的是，计算飞行时长同样基于上述云计算方式。
79.若当前指令发出时刻为中午12：00，而代驾起始时刻设置为12：03，即用户等待时限为3分钟(180秒)。即从无人机站b1出发的无人机第一飞行时长小于用户等待时限，无人机能够提前到达代驾起始位置，而从无人机站b2出发的无人机第一飞行时长大于用户等待实现，此时，选择无人机站b1确定为目标无人机站。
80.需要说明的是，如若无人机站b2的无人机到达代驾起始位置a1的第一飞行时间也小于用户等待时限(180秒)，则选择用时更短的无人机对应的无人机站作为目标无人机站。若无人机站b1和无人机站b2中的无人机飞行代驾起始位置a1的第一飞行时长均大于180秒，则无法确定目标无人机，即之后执行步骤s122。
81.在执行步骤s1213之前，还包括以下步骤：根据代驾起始位置和代驾终点位置，确定车辆的行驶预计时长；根据第一飞行时长和行驶预计时长，确定无人机所需的最低工作耗电量。
82.需要说明的是，首先根据从代驾起始位置至代驾终点位置的优选行车路径，该行车路径设有一条、两条或者更多条以便供驾驶员选择，之后根据每条行车路径的拥堵程度、红绿灯数量，以及相关大数据，确定车辆的行驶预计时长。例如本实施例中，行驶预计时长设置在30分钟。因此可以理解为，从无人机站至完成代驾总共至少需要耗时30分钟加上160秒，共计32分钟40秒。根据最少耗时(32分钟40秒)确定无人机所需最低工作耗电量。
83.本实施例中，无人机耗电量采用百分比表示，即总电量的百分比。例如，本实施例中提到的无人机飞行32分钟40秒需要的最低耗电量为75％。另外，计算无人机最低工作耗电量采用上述云计算方式。
84.步骤s1213包括：
85.获取当前目标无人机站内各所述无人机的留存电量及站内状态，所述站内状态包括空闲状态和充电状态；
86.在空闲状态下的无人机中，选择将留存电量与所述最少工作耗电量之差最大值对应的无人机确定为目标无人机。
87.需要说明的是，若在空闲状态下的无人机中的各留存电量均小于所述最低工作耗电量，则无法确定目标无人机。
88.当前的目标无人机站：无人机站b1中共由五台无人机，其中两台无人机在充电状态，三台无人机为空闲状态，空闲状态即时刻待命。本实施例中，空闲状态和充电状态为相互排斥的状态，即充电时的无人机无法执行飞行任务，能够执行飞行任务的无人机只能为空闲状态，并且，空闲状态的无人机的电量均在70％以上，并无需充电。
89.需要说明的是，也可以设置为电量大于一定阈值后，即使在充电也同时为空闲状态，例如，充电中的某台无人机在其电量达到80％时虽然还在充电，但同时为空闲状态。
90.若三台无人机的留存电量分别为98％、72％、85％，由于本次任务最低耗电量为75％，同时为了使得完成任务后能够有电量回到最近的无人机站，因此选择当前留存电量与最低耗电量差值最大的98％的无人机作为目标无人机。
91.如果此时三台无人机的留存电量均小于75％，即当前无人机站b1内无法确定目标
无人机，则继续步骤s122、从飞行状态的无人机中确定目标无人机。
92.步骤s122包括：
93.s1221、根据代驾起始位置a1，确定飞行状态的待选无人机；
94.s1222、根据待选无人机到达代驾起始位置a1的第二飞行时长，确定目标无人机。
95.通过选择飞行状态的无人机作为目标无人机，既能够快速响应客户需求，也能够作为当无人机站内无目标无人机时的备选方案。
96.步骤s1221中，根据代驾起始位置选择一块区域，在该区域内确定待选无人机站。结合图2，在以代驾起始位置a1为中心、半径为r限定出一个圆形区域，将该圆形区域内的无人机作为待选无人机。可以理解的是，半径r的范围根据实际需要进行适应性选择，本实施例中，半径r的范围为3公里-5公里，优选为5公里。并且，本实施例中该区域和搜索无人机站的区域重合。可以理解的是，在搜索无人机时，其半径的大小能够区别于搜索无人机站的半径大小。本实施例中并不限制。并且，本实施例中并不限制区域的限定方法，还可以以代驾起始位置a1为中心的正方形或其他正多边形的区域。
97.如图2所示，在以代驾起始位置a1为中心、半径r为5公里内的圆形区域内，存在无人机c1和无人机c2，因此，无人机c1和无人机c2作为待选无人机。同时还可以看到，无人机c3并不在圆形区域内，因此无人机c3不作为待选无人机。
98.步骤s1222包括：根据无人机c1和无人机c2的当前位置和代驾起始位置a1，分别规划无人机c1和无人机c2的第二飞行路线；根据待选无人机(无人机c1和无人机c2)的飞行速度和第二飞行路线，分别确定无人机c1和无人机c2的第二飞行时长；根据代驾起始位置a1和代驾终点位置a2，确定车辆的行驶预计时长；根据无人机c1和无人机c2的第二飞行时长和行驶预计时长，分别确定无人机c1和无人机c2的最小工作耗电量；根据无人机c1和无人机c2各自的留存电量、第二飞行时长和最小工作耗电量，确定目标无人机。
99.本实施例中，首先根据无人机c1的当前位置和代驾起始位置a1，规划无人机c1的第二飞行路线l21，并确定无人机c1的第二飞行路线l21的长度为1公里，以及根据无人机c2的当前位置和代驾起始位置a，规划无人机c2的第二飞行路线l22，并确定无人机c2的第二飞行路线l22的长度为2公里。随后确定无人机c1到达代驾起始位置a1的耗时为40秒，无人机c2到达代驾起始位置a1的耗时为80秒。
100.需要说明的是，本实施例中，可以理解为若在代驾起始位置a1搜索无人机，根据其设定的范围(上述圆形区域)，正常状态(例如正常电量、无损伤)无人机均可在预设时间内提前到达代驾起始位置a1,无需考虑该圆形区域内的无人机在预设时间内无法到代驾起始位置a1。
101.之后，根据从代驾起始位置至代驾终点位置的优选行车路径，该行车路径设有一条、两条或者更多条以便供驾驶员选择，之后根据每条行车路径的拥堵程度、红绿灯数量，以及相关大数据，确定车辆的行驶预计时长。例如本实施例中，行驶预计时长设置在30分钟。因此可以理解为，无人机c1完成代驾至少需要耗时30分钟加上40秒，共计30分钟40秒。无人机c21完成代驾至少需要耗时30分钟加上80秒，分别根据无人机c1和无人机c2的最少耗时(31分钟20秒)确定所需最低工作耗电量。
102.本实施例中，无人机耗电量采用百分比表示，即总电量的百分比。例如，本实施例中提到的无人机c1飞行32分钟40秒需要的最低耗电量为71％。无人机c2飞行31分钟20秒需
要的最低耗电量为72％。
103.若无人机c1的留存电量为76％，无人机c2的留存电量为65％，则表明无人机c1能够完成任务，无人机c2无法完成任务，确定无人机c1为目标无人机。
104.若无人机c1和无人机c2的留存电量均为80％，表明无人机c1和无人机c2均能够完成任务，此时，以耗时更多的无人机c1为目标无人机，从而更快到达目标区域。
105.需要说明的是，若无人机c1和无人机c2均能够完成任务，也可以选择以留存电量更多的无人机作为目标无人机，本实施例并不限于此。
106.当确定目标无人机后，将目标无人机和代驾车辆相互关联，使远程驾驶员能够获得目标无人机所拍画面。
107.相互关联的过程可以为，目标无人机和代驾车辆在预设范围内时，两者通过通信协议相互匹配。此时驾驶员能够共享目标无人机所拍画面。该通信协议不限于4g、5g、蓝牙等方式。
108.之后，在响应云代驾驾驶员端的视野需求之后，调整所述目标无人机的飞行高度。
109.可以理解为，当驾驶员需要更大视野时，即具有视野增大需求，可调整目标无人机向上飞行一定高度。同理，当驾驶员需要更小视野时，即具有视野缩小需求，可调整目标无人机下降飞行一定高度。
110.本技术实施例提供的基于云代驾的无人机的控制方法能够根据用户需求选择最快到达的无人机并完成监控，经济高效。
111.参见图3，图3是本实施例提供的一种基于云代驾的无人机的控制装置的结构示意图。本实施例提供的基于云代驾的无人机的控制装置包括：
112.用户代驾需求指令模块31，用于接收用户代驾需求指令，所述用户代驾需求指令至少包括当前时刻、代驾起始时刻、代驾起始位置和代驾终点位置；
113.目标无人机模块32，用于根据所述用户代驾需求指令，确定在所述代驾起始时刻前到达所述代驾起始位置用时最短的目标无人机。
114.在一些可行的实施例中，目标无人机模块32，还用于：
115.从无人机站中确定所述目标无人机；
116.若从无人机站无法确定所述目标无人机，则从飞行状态的无人机中确定所述目标无人机；或者
117.从飞行状态的无人机中确定所述目标无人机；
118.若飞行状态的无人机中无法确定所述目标无人机，则从无人机站中确定所述目标无人机。
119.在一些可行的实施例中，目标无人机模块32，还用于：
120.根据所述代驾起始位置，确定待选无人机站；
121.根据所述待选无人机站内的无人机到达所述代驾起始位置的第一飞行时长，确定目标无人机站；
122.在所述目标无人机站内确定所述目标无人机。
123.在一些可行的实施例中，目标无人机模块32，还用于：
124.根据所述待选无人机站的位置和所述代驾起始位置，规划无人机从所述待选无人机站移动至所述代驾起始位置的第一飞行路线；
125.根据所述无人机的飞行速度和所述第一飞行路线，确定所述第一飞行时长；
126.根据所述当前指令发出时刻和所述代驾起始时刻确定用户等待时限，若所述第一飞行时长小于或等于所述用户等待时限，将所述第一飞行时长最小值对应的所述待选无人机站确定为目标无人机站，若各所述待选无人机站对应的所述第一飞行时长均大于所述用户等待时限，则无法确定目标无人机。
127.在一些可行的实施例中，目标无人机模块32，还用于：
128.根据所述代驾起始位置和所述代驾终点位置，确定代驾车辆的行驶预计时长；
129.根据所述第一飞行时长和所述行驶预计时长，确定无人机所需的最低工作耗电量。
130.在一些可行的实施例中，目标无人机模块32，还用于：
131.获取当前所述目标无人机站内各所述无人机的留存电量及站内状态，所述站内状态包括空闲状态和充电状态；
132.在空闲状态下的无人机中，选择将留存电量与所述最低工作耗电量之差最大值对应的所述无人机确定为所述目标无人机，若在空闲状态下的无人机中的各留存电量均小于所述最低工作耗电量，则无法确定目标无人机。
133.在一些可行的实施例中，目标无人机模块32，还用于：
134.根据所述代驾起始位置，确定飞行状态的待选无人机；
135.根据所述待选无人机到达所述代驾起始位置的第二飞行时长，确定目标无人机。
136.在一些可行的实施例中，目标无人机模块32，还用于：
137.根据所述待选无人机的当前位置和所述代驾起始位置，规划所述待选无人机的第二飞行路线；
138.根据所述待选无人机的飞行速度和所述第二飞行路线，确定第二飞行时长；
139.根据所述代驾起始位置和所述代驾终点位置，确定车辆的行驶预计时长；
140.根据所述第二飞行时长和所述行驶预计时长，确定各所述待选无人机的最小工作耗电量；
141.根据所述待选无人机的留存电量、所述第二飞行时长和所述最小工作耗电量，确定所述目标无人机。
142.在一些可行的实施例中，目标无人机模块32，还用于：
143.将满足所述留存电量大于所述最小工作耗电量，且所述第二飞行时长最小值对应的所述待选无人机作为所述目标无人机，若各所述待选无人机的留存电量均小于所述最小工作耗电量，则无法确定所述目标无人机。
144.本实施例提供的基于云代驾的无人机控制还包括：飞行高度模块33。
145.飞行高度模块33，用于所述目标无人机在监控时，在响应云代驾驾驶员端的视野需求之后，调整所述目标无人机的飞行高度。
146.本技术实施例提供的基于云代驾的无人机控制装置能够根据用户需求选择最快到达的无人机并完成监控，经济高效。
147.所述基于云代驾的无人机控制装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序(包括程序代码)，例如该基于云代驾的无人机控制装置为一个应用软件；该基于云代驾的无人机控制装置可以用于执行本技术实施例提供的基于云代驾的无人机控制方法中的
相应步骤。
148.在一些可行的实施方式中，本技术实施例提供的基于云代驾的无人机控制装置可以采用软硬件结合的方式实现，作为示例，本技术实施例提供的基于云代驾的无人机控制装置可以是采用硬件译码处理器形式的处理器，其被编程以执行本技术实施例提供的基于云代驾的无人机控制方法，例如，硬件译码处理器形式的处理器可以采用一个或多个应用专用集成电路(asic，applicationspecific integrated circuit)、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、可编程逻辑器件(pld，programmable logic device)、复杂可编程逻辑器件(cpld，complexprogrammable logic device)、现场可编程门阵列(fpga，field-programmable gatearray)或其他电子元件。
149.在一些可行的实施方式中，本技术实施例提供的基于云代驾的无人机控制装置可以采用软件方式实现，其可以是程序和插件等形式的软件，并包括一系列的模块，包括轨迹获取模块和轨迹调整模块；其中，轨迹获取模块和轨迹调整模块用于实现本发明实施例提供的基于云代驾的无人机控制方法。
150.图4是本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。如图4所示，本实施例提供的电子设备1000包括：处理器1001，网络接口1004和存储器1005，此外，上述电子设备1000还可以包括：用户接口1003，和至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1003可以包括显示屏(display)、键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1004可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图4所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及设备控制应用程序。
151.在如图4所示的电子设备1000中，网络接口1004可提供网络通讯功能；而用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现：
152.接收用户代驾需求指令，所述用户代驾需求指令至少包括当前指令发出时刻、代驾起始时刻、代驾起始位置和代驾终点位置；
153.根据所述用户代驾需求指令，确定在所述代驾起始时刻前到达所述代驾起始位置用时最短的目标无人机。
154.在一些可行的实施方式中，上述处理器1001用于：
155.从无人机站中确定所述目标无人机；
156.若从无人机站无法确定所述目标无人机，则从飞行状态的无人机中确定所述目标无人机；或者
157.从飞行状态的无人机中确定所述目标无人机；
158.若飞行状态的无人机中无法确定所述目标无人机，则从无人机站中确定所述目标无人机。
159.在一些可行的实施方式中，上述处理器1001用于：
160.根据所述代驾起始位置，确定待选无人机站；
161.根据所述待选无人机站内的无人机到达所述代驾起始位置的第一飞行时长，确定目标无人机站；
162.在所述目标无人机站内确定所述目标无人机。
163.在一些可行的实施方式中，上述处理器1001用于：
164.根据所述待选无人机站的位置和所述代驾起始位置，规划无人机从所述待选无人机站移动至所述代驾起始位置的第一飞行路线；
165.根据所述无人机的飞行速度和所述第一飞行路线，确定所述第一飞行时长；
166.根据所述当前指令发出时刻和所述代驾起始时刻确定用户等待时限，若所述第一飞行时长小于或等于所述用户等待时限，将所述第一飞行时长最小值对应的所述待选无人机站确定为目标无人机站，若各所述待选无人机站对应的所述第一飞行时长均大于所述用户等待时限，则无法确定目标无人机。
167.在一些可行的实施方式中，上述处理器1001用于：
168.根据所述代驾起始位置和所述代驾终点位置，确定代驾车辆的行驶预计时长；
169.根据所述第一飞行时长和所述行驶预计时长，确定无人机所需的最低工作耗电量。
170.在一些可行的实施方式中，上述处理器1001用于：
171.获取当前所述目标无人机站内各所述无人机的留存电量及站内状态，所述站内状态包括空闲状态和充电状态；
172.在空闲状态下的无人机中，选择将留存电量与所述最低工作耗电量之差最大值对应的所述无人机确定为所述目标无人机，若在空闲状态下的无人机中的各留存电量均小于所述最低工作耗电量，则无法确定目标无人机。
173.在一些可行的实施方式中，上述处理器1001用于：
174.根据所述代驾起始位置，确定飞行状态的待选无人机；
175.根据所述待选无人机到达所述代驾起始位置的第二飞行时长，确定目标无人机。
176.在一些可行的实施方式中，上述处理器1001用于：
177.根据所述待选无人机的当前位置和所述代驾起始位置，规划所述待选无人机的第二飞行路线；
178.根据所述待选无人机的飞行速度和所述第二飞行路线，确定第二飞行时长；
179.根据所述代驾起始位置和所述代驾终点位置，确定车辆的行驶预计时长；
180.根据所述第二飞行时长和所述行驶预计时长，确定各所述待选无人机的最小工作耗电量；
181.根据所述待选无人机的留存电量、所述第二飞行时长和所述最小工作耗电量，确定所述目标无人机。
182.在一些可行的实施方式中，上述处理器1001用于：
183.将满足所述留存电量大于所述最小工作耗电量，且所述第二飞行时长最小值对应的所述待选无人机作为所述目标无人机，若各所述待选无人机的留存电量均小于所述最小工作耗电量，则无法确定所述目标无人机。
184.在一些可行的实施方式中，上述处理器1001用于：
185.所述目标无人机在监控时，在响应云代驾驾驶员端的视野需求之后，调整所述目
标无人机的飞行高度。
186.应当理解，在一些可行的实施方式中，上述处理器1001可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、dsp、asic、fpga或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。该存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
187.具体实现中，上述电子设备1000可通过其内置的各个功能模块执行如上述控制方法中各个步骤所提供的实现方式，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。
188.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，被处理器执行以实现上述基于云代驾的无人机控制方法，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。
189.上述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例提供的行驶轨迹确定装置的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。该计算机可读存储介质也可以是该电子设备的外部存储设备，例如该电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)等。上述计算机可读存储介质还可以包括磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(randomaccess memory，ram)等。进一步地，该计算机可读存储介质还可以既包括该电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。该计算机可读存储介质用于存储该计算机程序以及该电子设备所需的其他程序和数据。该计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
190.本技术实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。电子设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述控制方法各个步骤。
191.本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。